翻訳モデル

翻訳モデルは，日本語から英語の単語列へ，確率的に翻訳を行うためのモデルである． 統計翻訳において，句に基づく翻訳モデルとして，一般的に，フレーズテーブルが用いられている． フレーズテーブルは以下の手順によって作成される．

手順1

後述するIBMモデルを用いて，単語の対応を得る

手順2

ヒューリスティックスなルールを用いて句に基づく対応を得る

手順3

手順2で求めた句対応から，フレーズテーブルを作成する

詳しい作成手順については，後述する．また，表1にフレーズテーブルの例を示す．

表: フレーズテーブルの例

新緑 の 季節 $\vert\vert\vert$ during the season of new green leaves $\vert\vert\vert$ (0) (1) () $\vert\vert\vert$ (0) (1) () () ()

() () $\vert\vert\vert$ 0.333333 3.6554e-09 0.166667 1.83964e-19 2.718

新緑 の 季節 $\vert\vert\vert$ during the season $\vert\vert\vert$ (0) (1) () $\vert\vert\vert$ (0) (1) () $\vert\vert\vert$ 0.333333 3.6554e-09

0.166667 2.63823e-07 2.718

新緑 の 季節 に $\vert\vert\vert$ during the season of new green leaves $\vert\vert\vert$ (0) (1) () () $\vert\vert\vert$ (0) (1) ()

() () () () $\vert\vert\vert$ 0.333333 1.26847e-10 0.166667 1.83964e-19 2.718

左から順に，日本語フレーズ，英語フレーズ，フレーズ内単語対応（日英方向），フレーズ内単語対応（英日方向）日英方向の翻訳確率$P(j\vert e)$，日英方向の単語の翻訳確率の積，英日方向の翻訳確率$P(e\vert j)$，英日方向の単語の翻訳確率の積，フレーズペナルティである．ただし，フレーズペナルティの値は，常に自然対数の底である2.718である．